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Artigo de periodico
Evaluating brain group structure methods using hierarchical dynamic models (2024)
Costa, Lilia ; Anacleto, Osvaldo ; Nascimento, Diego Carvalho ; Smith, James Q; Queen, Catriona M; Louzada, Francisco ; Nichols, Thomas
Fonte: Pattern Recognition. Unidade: ICMC
Assuntos: TEORIA DOS GRAFOS, ESTUDO DE CASO, MAPEAMENTO CEREBRAL
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ABNT
COSTA, Lilia et al. Evaluating brain group structure methods using hierarchical dynamic models. Pattern Recognition, v. 155, p. 1-13, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2024.110687. Acesso em: 11 nov. 2025.
APA
Costa, L., Anacleto, O., Nascimento, D. C., Smith, J. Q., Queen, C. M., Louzada, F., & Nichols, T. (2024). Evaluating brain group structure methods using hierarchical dynamic models. Pattern Recognition, 155, 1-13. doi:10.1016/j.patcog.2024.110687
NLM
Costa L, Anacleto O, Nascimento DC, Smith JQ, Queen CM, Louzada F, Nichols T. Evaluating brain group structure methods using hierarchical dynamic models [Internet]. Pattern Recognition. 2024 ; 155 1-13.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2024.110687
Vancouver
Costa L, Anacleto O, Nascimento DC, Smith JQ, Queen CM, Louzada F, Nichols T. Evaluating brain group structure methods using hierarchical dynamic models [Internet]. Pattern Recognition. 2024 ; 155 1-13.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2024.110687
Artigo de periodico
Fusion of complex networks and randomized neural networks for texture analysis (2020)
Ribas, Lucas Correia ; Sá Júnior, Jarbas Joaci de Mesquita; Scabini, Leonardo Felipe dos Santos ; Bruno, Odemir Martinez
Fonte: Pattern Recognition. Unidades: IFSC, ICMC
Assuntos: REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL, TEXTURA
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ABNT
RIBAS, Lucas Correia et al. Fusion of complex networks and randomized neural networks for texture analysis. Pattern Recognition, v. 103, p. 107189-1-107189-10, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2019.107189. Acesso em: 11 nov. 2025.
APA
Ribas, L. C., Sá Júnior, J. J. de M., Scabini, L. F. dos S., & Bruno, O. M. (2020). Fusion of complex networks and randomized neural networks for texture analysis. Pattern Recognition, 103, 107189-1-107189-10. doi:10.1016/j.patcog.2019.107189
NLM
Ribas LC, Sá Júnior JJ de M, Scabini LF dos S, Bruno OM. Fusion of complex networks and randomized neural networks for texture analysis [Internet]. Pattern Recognition. 2020 ; 103 107189-1-107189-10.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2019.107189
Vancouver
Ribas LC, Sá Júnior JJ de M, Scabini LF dos S, Bruno OM. Fusion of complex networks and randomized neural networks for texture analysis [Internet]. Pattern Recognition. 2020 ; 103 107189-1-107189-10.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2019.107189
Artigo de periodico
Semi-supervised time series classification on positive and unlabeled problems using cross-recurrence quantification analysis (2018)
Pagliosa, Lucas de Carvalho; Mello, Rodrigo Fernandes de
Fonte: Pattern Recognition. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
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ABNT
PAGLIOSA, Lucas de Carvalho e MELLO, Rodrigo Fernandes de. Semi-supervised time series classification on positive and unlabeled problems using cross-recurrence quantification analysis. Pattern Recognition, v. 80, p. 53-63, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2018.02.030. Acesso em: 11 nov. 2025.
APA
Pagliosa, L. de C., & Mello, R. F. de. (2018). Semi-supervised time series classification on positive and unlabeled problems using cross-recurrence quantification analysis. Pattern Recognition, 80, 53-63. doi:10.1016/j.patcog.2018.02.030
NLM
Pagliosa L de C, Mello RF de. Semi-supervised time series classification on positive and unlabeled problems using cross-recurrence quantification analysis [Internet]. Pattern Recognition. 2018 ; 80 53-63.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2018.02.030
Vancouver
Pagliosa L de C, Mello RF de. Semi-supervised time series classification on positive and unlabeled problems using cross-recurrence quantification analysis [Internet]. Pattern Recognition. 2018 ; 80 53-63.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2018.02.030
Artigo de periodico
A decision cognizant Kullback-Leibler divergence (2017)
Ponti, Moacir Antonelli ; Kittler, Josef; Riva, Mateus; Campos, Teófilo de; Zor, Cemre
Fonte: Pattern Recognition. Unidade: ICMC
Assuntos: COMPUTAÇÃO GRÁFICA, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES
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ABNT
PONTI, Moacir Antonelli et al. A decision cognizant Kullback-Leibler divergence. Pattern Recognition, v. 61, n. Ja 2017, p. 470-478, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2016.08.018. Acesso em: 11 nov. 2025.
APA
Ponti, M. A., Kittler, J., Riva, M., Campos, T. de, & Zor, C. (2017). A decision cognizant Kullback-Leibler divergence. Pattern Recognition, 61( Ja 2017), 470-478. doi:10.1016/j.patcog.2016.08.018
NLM
Ponti MA, Kittler J, Riva M, Campos T de, Zor C. A decision cognizant Kullback-Leibler divergence [Internet]. Pattern Recognition. 2017 ; 61( Ja 2017): 470-478.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2016.08.018
Vancouver
Ponti MA, Kittler J, Riva M, Campos T de, Zor C. A decision cognizant Kullback-Leibler divergence [Internet]. Pattern Recognition. 2017 ; 61( Ja 2017): 470-478.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2016.08.018
Artigo de periodico
Automatic aspect discrimination in data clustering (2012)
Horta, Danilo; Campello, Ricardo José Gabrielli Barreto
Fonte: Pattern Recognition. Unidade: ICMC
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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ABNT
HORTA, Danilo e CAMPELLO, Ricardo José Gabrielli Barreto. Automatic aspect discrimination in data clustering. Pattern Recognition, v. 45, n. 12, p. 4370-4388, 2012Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2012.05.011. Acesso em: 11 nov. 2025.
APA
Horta, D., & Campello, R. J. G. B. (2012). Automatic aspect discrimination in data clustering. Pattern Recognition, 45( 12), 4370-4388. doi:10.1016/j.patcog.2012.05.011
NLM
Horta D, Campello RJGB. Automatic aspect discrimination in data clustering [Internet]. Pattern Recognition. 2012 ; 45( 12): 4370-4388.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2012.05.011
Vancouver
Horta D, Campello RJGB. Automatic aspect discrimination in data clustering [Internet]. Pattern Recognition. 2012 ; 45( 12): 4370-4388.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2012.05.011
Artigo de periodico
A complex network-based approach for boundary shape analysis (2009)
Backes, André Ricardo; Casanova, Dalcimar; Bruno, Odemir Martinez
Fonte: Pattern Recognition. Unidade: ICMC
Assuntos: COMPUTAÇÃO GRÁFICA, PROCESSAMENTO DE IMAGENS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BACKES, André Ricardo e CASANOVA, Dalcimar e BRUNO, Odemir Martinez. A complex network-based approach for boundary shape analysis. Pattern Recognition, v. 42, n. 1, p. 54-67, 2009Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2008.07.006. Acesso em: 11 nov. 2025.
APA
Backes, A. R., Casanova, D., & Bruno, O. M. (2009). A complex network-based approach for boundary shape analysis. Pattern Recognition, 42( 1), 54-67. doi:10.1016/j.patcog.2008.07.006
NLM
Backes AR, Casanova D, Bruno OM. A complex network-based approach for boundary shape analysis [Internet]. Pattern Recognition. 2009 ; 42( 1): 54-67.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2008.07.006
Vancouver
Backes AR, Casanova D, Bruno OM. A complex network-based approach for boundary shape analysis [Internet]. Pattern Recognition. 2009 ; 42( 1): 54-67.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2008.07.006

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